基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特高壓雙端故障測距方法研究

引言

特高壓直流輸電系統(tǒng)由于其自身條件限制,距離較遠、地形復(fù)雜,一旦發(fā)生故障,很難修復(fù),一定程度上會影響人們的用電。

1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦結(jié)構(gòu)相似,其內(nèi)部連接方式也與人腦有一定相似之處,也可以說是對人腦中神經(jīng)元連接方式和處理信號方式的一種模仿。借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)能力,向計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中輸入大量數(shù)據(jù),使其自行整合、分析、歸納,最后整理出一個系統(tǒng)的所有數(shù)據(jù)之間的特定的規(guī)律,將其運用到特高壓直流輸電系統(tǒng)的監(jiān)測中,可以達到很好的預(yù)測故障的效果,減少故障發(fā)生帶來的損失。

2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特高壓雙端故障測距方法

2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測距法

2.1.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前特高壓測距中較為常見的方法,該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多層,且各層之間不是單向連接,而是采用全連接方式,使整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處于一個整體狀態(tài)。

2.1.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測距

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其算法對初始權(quán)值具有較強的依賴性,以特高壓輸電線路為例,在進行測距時可以基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的"信號向前傳遞,誤差反向傳播"的特點,針對高壓直流輸電線路在不同故障距離時頻率不同的特點進行測距,該模式作用于傳輸層,經(jīng)過隱形層的處理后,進行誤差逆向傳播,進而獲得各個單元層的誤差信號,直至誤差減少到可以接受的程度為止。

2.2直流輸電線路雙端量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測距法

雙端量在原理上可以使故障定位更加準確,甚至可以完全消除誤差。但因為采樣的同步性和雙端采樣對雙方的數(shù)據(jù)有要求,所以對技術(shù)水平和通信工具要求較高。GPS技術(shù)的推廣,極大縮小了兩地之間的時間誤差,再加上近些年來網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,現(xiàn)在可以借助計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)很好地實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳送,推動雙端量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測距方法步入正軌。

2.2.1基于雙端同步采樣數(shù)據(jù)的算法

目前,雙端同步采樣數(shù)據(jù)算法一般會采用s型接線的微分方程故障定位算法進行雙端測距。具體的操作流程如下:首先,確定故障點存在于哪個支路中,并通過故障所在的三端的電壓、電流量計算,得到s點的電壓、電流量,然后再通過故障所在的支路兩側(cè)的信號得到故障的精確定位。

2.2.2基于雙端不同步采樣數(shù)據(jù)的算法

雙端不同步采樣數(shù)據(jù)算法與雙端同步采樣數(shù)據(jù)算法有一定區(qū)別,雙端不同步采樣數(shù)據(jù)算法的產(chǎn)生源自對數(shù)據(jù)采樣誤差的研究。

3仿真驗證

以云一廣特高壓直流輸電系統(tǒng)為例開展測距試驗,本次試驗的重點是研究故障電阻不同時的仿真。試驗數(shù)據(jù)采用真實案例的參數(shù),保證能夠更好地去模擬出線路故障時的暫態(tài)特性。根據(jù)特高壓直流輸電線路故障不同距離的不同頻率特性,在進行本次測距試驗時,應(yīng)在距離云一廣特高壓直流輸電系統(tǒng)測距端保護安裝的一定范圍內(nèi)設(shè)置首個故障點,一般在4Tk處設(shè)置該故障點,且故障點設(shè)置間隔保持在8Tk,然后進行測距試驗。本次試驗測距樣本共包含142組數(shù)據(jù),其中10組為校驗數(shù)據(jù),132組為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。該仿真模型如圖1所示。

基于云一廣特高壓直流輸電仿真體系,本文將時間長度設(shè)置為5m/s,采樣頻率設(shè)置為10kHz,以有效防止頻譜能量損失。

圖2為原始信號圖,本次仿真試驗選擇50的故障電阻,以距離UHvDC整流測出口處5km處發(fā)生的故障為例,記錄故障時電流的原始信號。

從訓(xùn)練樣本中選取132組數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練對比,借助原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同算法結(jié)構(gòu),當(dāng)收斂精度達到要求時方可停止,收斂圖如圖3、圖4所示。

通過圖3和圖4的對比可以發(fā)現(xiàn),未經(jīng)過優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過較多次數(shù)的迭代才有可能達到精度要求,但優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以快速達到精度要求,節(jié)省了時間,進而提高了故障測距性能及效率。

4結(jié)語

特高壓直流輸電故障嚴重影響著我國的用電安全和用電量,為保證電量的輸送,本文對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特高壓直流輸電故障測距方法進行了分析,以期推動特高壓電力系統(tǒng)的良好運行,保障人們的用電安全和用電量。